5 beste praksiser for bruk av MCP servere

Av Maneeza Malik, Produktsjef

Ocuco Modellkontekstprotokoll (MCP) har dukket opp som en åpen standard for å koble sammen AI-applikasjoner og agenter med bedriftsverktøy, data og systemer. Introduert av Antropisk I november 2024 MCP gir det en felles grensesnitt for at AI-agenter og applikasjoner kan samhandle med:

• Verktøy: funksjoner som en AI-agent kan bruke, for eksempel å spørre en database, opprette en supportforespørsel eller hente inn informasjon om kunder
• Ressurser: data og kontekst som en AI-agent kan få tilgang til, for eksempel filer, databaseoppføringer eller bedriftsdokumentasjon
• Instruksjoner: gjenbrukbare instruksjoner eller maler som veileder hvordan en AI-agent samhandler med disse funksjonene

Hva er en MCP server?

En MCP server eksponerer verktøy, ressurser og instruksjoner gjennom MCP grensesnittet. I stedet for å bygge separate integrasjoner for hver AI-applikasjon eller -agent kan organisasjoner eksponere felles funksjoner gjennom et felles grensesnitt som flere AI-agenter kan oppdage og bruke på nytt.

MCP Ikke erstatning for APIer

MCP API-er tjener ulike formål. API-er gjør applikasjonene og systemene tilgjengelige, samtidig som de MCP gir en standardisert måte for AI-applikasjoner og -agenter å oppdage og samhandle med verktøy, ressurser og instruksjoner som kan være støttet av disse API-ene og systemene. En MCP server kan gjøre disse funksjonene tilgjengelige gjennom eksisterende API-er og bedriftsystemer i stedet for å erstatte dem.

Vet når du trenger det MCP

MCP Er ikke automatisk det riktige valget for enhver AI-applikasjon. Direkte API-integrasjoner kan være enklere når du har et lite antall AI-agenter med stabile, applikasjonsspesifikke arbeidsflyter.

MCP Det blir mer verdifullt når evner må brukes delt, gjenbrukt, konsekvent tilgjengelig og styrt på tvers av AI-agenter, team eller applikasjoner.

Nøkkelforhandlingen er ikke om man skal bruke MCP. Det handler om hvor man MCP kan tilføre verdi ved å redusere integrasjonskompleksiteten, øke gjenbruk og skape et sterkere grunnlag for AI-applikasjoner når de skal utvides.

De følgende fem beste praksisene gir en ramme for å ta denne beslutningen og bruke den MCP effektivt når og hvor det gir mening.

Best Practice #1: Begynn med integrasjonsproblemet, ikke protokollen

Start ikke med “Hvor kan vi bruke det MCP?” I stedet begynn med “Hva er det integreringsproblemer vi prøver å løse?”

Hvis du bare har én AI-agent eller et fåtall AI-agenter som trenger tilgang til noen få stabile API-er og ressurser som ikke deles, kan en direkte integrasjon MCP kanskje være alt du trenger. I så fall vil det kanskje ikke gi nok ekstra verdi til å rettferdiggjøre den ekstra abstraksjonen.

MCP Det blir mer overbevisende når De samme evnene må brukes av flere AI-agenter, team eller AI-applikasjoner. I stedet for å gjenta oppsettet og vedlikeholdet av de samme agent-tilknyttede integrasjonene, kan en MCP server utlevere disse funksjonene gjennom et felles grensesnitt.
Når du vurderer MCP, se etter problemer som:

• De samme bedriftsdataene eller -funksjonene må kunne nås av flere AI-agenter
• Teamene bygger gjentatte ganger lignende integrasjoner
• AI-applikasjoner trenger konsekvent tilgang til felles funksjoner
• Integrasjonskompleksiteten øker ettersom antallet AI-agenter og -applikasjoner øker
• Du ønsker å standardisere hvordan verktøy og funksjoner utleveres til AI-klienter

Målet er ikke å bruke det MCP for sin egen skyld. Målet er å redusere integrasjonskompleksiteten, standardisere tilgangen til funksjoner og skape gjenbrukbare byggesteiner som kan deles mellom AI-agenter og applikasjoner.

Best Practice #2: Identifiser evner som er verdt å dele

Når du har identifisert et felles integrasjonsproblem, bør du se etter de funksjonene som flere AI-agenter trenger.
Eksempler kan være:

• Søker i kunderegistre
• Kontroll av lagerbeholdning
• Oppretting av en kundestøttebillett
• Søking etter finansielle data
• Søker etter intern kunnskap

De sterkeste kandidatene er evner som er allment nyttige, relativt stabile og sannsynligvis kan brukes på nytt i flere AI-agenter og applikasjoner. Ved å sentralisere disse evnene bak en MCP server kan man eliminere dobbeltarbeid med integrasjoner og gi AI-agenter en konsekvent måte å få tilgang til dem på.

Her MCP begynner det å fungere som felles infrastruktur for kunstig intelligens, i stedet for å være bare et annet integrasjonsnivå.

Best Practice #3: Utform MCP servere for agenter, ikke API-er

En MCP server bør gjøre mer enn bare å speile eksisterende API-endepunkter gjennom et standardisert grensesnitt. Utform egenskapene slik at de dekker det som AI-agentene trenger å utføre, i stedet for bare å speile endepunktene til de underliggende API-ene.

For eksempel, i stedet for å utsette dusinvis av lavnivå-endepunkter, tilbyr vi formålfulle verktøy som:

• search_customer
• get_open_orders
• create_support_case

Formålfulle verktøy gjør det enklere for AI-agenter å oppdage, forstå og samle funksjoner inn i større arbeidsflyter.

Målet er å gi AI-agenter evner de kan utnytte. oppdage, forstå, velge og bruke pålitelig — ikke bare for å reprodusere en eksisterende API-overflate.

Best Practice #4: Behandle MCP servere som delt infrastruktur

En MCP server kan starte som en enkel måte for én AI-agent å få tilgang til noen få verktøy eller datakilder. Men når flere agenter, applikasjoner eller team er avhengige av den, blir serveren i praksis en delt infrastruktur. En endring i et verktøy, en tillatelse, et skjemaberegne eller en backend-oppførsel kan påvirke alle brukere.

Det betyr at MCP servere bør utformes og dras av drift med samme disiplin som brukes på andre delte tjenester og API-er: klare kontrakter, forutsigbart oppførsel, sikkerhetskontroller, overvåking, testing, versjonskontroll og styring bør behandles som saker av første klasse.

Pass på å vurdere:

• Klare verktøynavn: Bruk navn som forteller en AI-agent hva verktøyet egentlig gjør.
  • For eksempel: “search_customer i stedet for execute_function_7”.
• Presise beskrivelserBeskriv hva verktøyet gjør, hvilken informasjon det forventer og når det bør brukes.
  • For eksempel: “finne kunder etter e-postadresse, kontonummer eller bedriftsnavn”.
• Gjennomførte innganger og utganger: Bruk eksplisitte skjematiske strukturer og forutsigbare responsstrukturer.
  • For eksempel: “customer_id: streng → strukturert kundeobjekt”.
• Passende abstraksjonsnivåer: Utforsk meningsfulle forretningsmuligheter i stedet for å lekke implementeringsdetaljer.
  • For eksempel: tilby “create_support_case i stedet for å eksponere alle de underliggende API-kallene som kreves for å opprette en”.
• Fornuftige grenserDet må skelnes tydelig mellom operasjoner som leser informasjon og operasjoner som oppretter, endrer eller sletter data.
  • For eksempel: destruktive eller konsekvensielle handlinger bør ha hensiktsmessige eksplisitte grensesnitt og kontroller.
• Sterk evaluering og testingTesten må ikke bare vise om et verktøy fungerer, men også om agenter velger riktig verktøy, gir riktige inngivelser, tolker utdataene riktig og overholder autorisasjons- og sikkerhetsbegrensninger. Test må også omfatte feilmoduser og kanthendelser samt vellykket gjennomføring.
• Sikkerhet og tillatelser: Bruk minst privilegier for tilgang og sørg for at AI-agenter kun kan utføre de operasjonene de er autorisert til å utføre. Å utsette et verktøy for å kunne utføre MCP disse operasjonene bør ikke omgå eller svekke autoriseringskontrollene som håndheves av de underliggende systemene.
• Pålitelighet og observerbarhetOvervåk feil med verktøy, ventetid, avhengighetsfeil og uvanligesage mønstre. Når en MCP server deles, kan ett upålitelig verktøy bli et pålitelighetsproblem for mange AI-agenter og arbeidsflyter.
• Endringshåndtering og versjonskontrollBehandle verktøyskjemaer, beskrivelser, tillatelser og atferdsendringer som API-endringer. Endringer som virker mindre signifikante – inkludert endringer i verktønnavn, beskrivelser, skjematiske strukturer eller tillatelser – kan påvirke måten AI-agenter oppdager, velger eller bruker verktøy på, og kan påvirke etterfølgende arbeidsflyter.

Dette er viktig fordi MCP servere kan gi AI-agenter tilgang ikke bare til informasjon, men også til handlinger som kan endre systemer og data. Når disse evnene deles mellom AI-agenter og team, blir MCP serveren en del av organisasjonens operasjonelle og sikkerhetsrammeverk. Pålitelighet, sikkerhet, kompatibilitet og styring Derfor blir det like viktig som funksjonaliteten.

Best Practice #5: Bruk det MCP der det skaper løftestangseffekt

MCP gir størst utnyttelse når den løser et bredere arkitekturbasert problem, i stedet for å bare legge til en annen måte å koble en API til en AI-agent på.

Bruk denne sjekklisten for å vurdere hvor det MCP gir mening.

Direkte API-er kan være nok når:

• Du har én eller flere AI-agenter
• Arbeidsflyter er nøye definert og stabile
• Integrasjoner er applikasjonsspesifikke
• Ferdigheter deles ikke mellom AI-agenter eller applikasjoner
• Et enkelt team eier AI-agentene og integrasjonene deres
• Direkte API-integrasjoner er enkle, stabile og enkle å vedlikeholde

MCP Det blir mer overbevisende når:

• Flere AI-agenter trenger de samme funksjonene
• Flere team bygger og distribuerer AI-agenter
• De samme integrasjonene blir kopiert
• Evner må kunne brukes på nytt i AI-applikasjoner
• AI-agenter trenger standardisert funn og tilgang til verktøy
• Du bygger fleragents arbeidsflyter eller orkestrering
• Din integrasjonsarkitektur blir et problem for en delt plattform

Tenk på dette som et spektrum i stedet for et toveis valg.

Du trenger ikke å flytte alt bak MCP. Begynn med de funksjonene der standardisering, gjenbruk og delt styring gir tydelig verdi.

Drive AI-integrasjon i stor skala med MCP servere

MCP Det er mest verdifullt når AI-integrering blir et felles arkitekturbasert problem. Hvis flere AI-agenter, team eller AI-applikasjoner trenger konsekvent tilgang til de samme funksjonene, kan en MCP server redusere dobbeltarbeid og gi et standardisert grunnlag for å oppdage, sikre og styre disse funksjonene.

Den beste tilnærmingen er å starte med problemet. Identifiser hva som bør deles, designe funksjonalitet rundt hvordan AI-agenter bruker den, og drifta MCP servere med den påliteligheten og styringen som forventes av delt infrastruktur.

Spørsmålet er ikke “bør vi bruke MCP servere?” Det er “hvor vil vi MCP skape nok gjenbruk, konsistens og skalerbarhet til å rettferdiggjøre å innføre det?”

Å kjenne forskjellen er det som gjør MCP at en annen integrasjonsnivå blir til en strategisk fordel for å skalere AI.

Lær mer Jitterbit MCP om AI-agenter

Er du klar til å ta neste steget? Utforsk ressursene våre for å lære mer om Jitterbit MCP og utforske porteføljen vår av AI-agenter på Jitterbit Marketplace.